Python简单匹配相关系数SMC、JAC及L1、L2、Lr、L无穷范式、余弦相似度、jac距离重叠程度、海明距离

1、简单匹配相关系数SMC

def smc(x,y):s=0for i in range(len(x)):if x[i]==y[i]:s+=1return s/len(x)
m=[0,1,0,0,1,0,0,1,1,1]
n=[0,0,0,0,1,1,0,0,1,1]
res1=smc(m,n)
res1

2、简单匹配相关系数JAC

def jac(x,y):s1=0s2=0for i in range(len(x)):if x[i]!=y[i]:s1+=1if x[i]==y[i]==1:s2+=1return s2/(s1+s2)
m=[0,1,0,0,1,0,0,1,1,1]
n=[0,0,0,0,1,1,0,0,1,1]
res2=jac(m,n)
res2

3、L1范式（曼哈顿距离）

def L1(x,y):d=x.copy()for i in range(len(x)):d[i]= abs(x[i]-y[i])return sum(d)
m=[22,1,42,10]
n=[20,0,36,8]
L1(m,n)

4、L2范式（欧式距离）

def L2(x,y):d=x.copy()for i in range(len(x)):d[i]=abs(x[i]-y[i])**2return sum(d)**0.5
m=[22,1,42,10]
n=[20,0,36,8]
L2(m,n)

5、Lr范式（闵可夫斯基距离）

def Lr(x,y,r):d=x.copy()for i in range(len(x)):d[i]=abs(x[i]-y[i])**rreturn sum(d)**(1/r)
m=[22,1,42,10]
n=[20,0,36,8]
Lr(m,n,3) //r=3的情况下

6、L无穷范式（切比雪夫距离）

def Lm(x,y):d=x.copy()for i in range(len(x)):d[i]=abs(x[i]-y[i])return max(d)
m=[22,1,42,10]
n=[20,0,36,8]
Lm(m,n)

7、余弦相似度

def cosS(x,y):d=x.copy()c=x.copy()e=x.copy()for i in range(len(x)):d[i]=x[i]*y[i]c[i]=x[i]**2e[i]=y[i]**2return sum(d)/(sum(c)*sum(e))
m=[3,-1,2]
n=[-2,3,1]
cosS(m,n)

8、jac距离、重叠程度

def calI(x,y):#计算交集count = [ ]for i in x:if i in y:count.append(i)return countdef calU(x,y):#计算并集count = x.copy( )for i in x:if i not in y:count.append(i)return countdef IoUd(x,y):I = calI(x,y)U = calU(x,y)return 1-len(I)/len(U)m1=[1,2,3,4]
n1=[2,3,4,5]
res1=IoUd(m1,n1)
m2=[1,2,3]
n2=[4,5,6]
res2=IoUd(m2,n2)
res1,res2

9、海明距离

def haimming(x,y):count = 0for i in range(len(y)):if x[i]!=y[i]:count +=1return count
data=[[0,0,0,0,0,0],[1,1,0,0,1,1],[0,1,0,1,0,1],[0,1,1,1,0,0]]
for i in range(len(data)):for j in range(i+1,len(data)):print(haimming(data[i],data[j])) #循环

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